基于FPGA的六轴机械手驱动控制系统设计与测试

针对FPGA芯片具有快速硬件运算能力和平行处理能力的特点,设计以FPGA为基础的六轴关节型机械手伺服驱动控制系统。首先,推导以永磁同步电机为驱动的机械手数学模型,其位置控制器采用模糊控制器以提高位置控制的稳健性。其次,以嵌入软核Nios Ⅱ处理器的FPGA芯片开发机械手的伺服驱动控制器,以IP软核方式实现点对点运动轨迹规划,同时用数字硬件实现六轴位置、速度、电流控制。通过位置跟踪响应测试与点对点位置重现性测试证实,FPGA的六轴驱动控制系统具有有效性及正确性,同时实现了驱动器的一体化,有助于多轴伺服控制的发展。     

一种机械手的计算机模糊控制系统

应用模糊逻辑理论,针对机械手关节的非线性影响,设计了一 种机械手位置模糊控制系统,给出了模糊控制器的设计方法和计算机模糊控制软硬件实现方案,进行了单关节的实验研究。实验结果表明,这种控制方案具有良好的控制性能。     

基于IPC和直流伺服电机网络的解耦型球关节控制系统设计

解耦型球关节是一种在空间上具有垂直相交的三个自由度且能实现运动解耦的新型机器人关节，它将直流伺服驱动技术和液压伺服驱动技术相结合，具有较大的输出力矩和较高的控制精度。根据该关节的特点，在对目前国内外各类机器人控制技术分析基础上，从硬件、软件两个层面上探讨了解耦型球关节控制系统原理与方法。     

MP2300在晶圆传输机械手控制系统中的应用

本文介绍了国内晶圆传输机械手的发展现状和安川机器控制器MP2300f19特点,并以R—θ型单臂晶圆传输机械手为例,讲解了利用MP2300进行控制系统设计的思路。试验证明,利用MP2300作为晶圆传输机械手的运动控制器,开发周期短,机械手运行稳定,控制精度高,完全满足机械手运动控制器的要求。     

MP2300在晶圆传输机械手控制系统中的应用

本文介绍了国内晶圆传输机械手的发展现状和安川机器控制器MP2300的特点,并以R-θ型单臂晶圆传输机械手为例,讲解了利用MP2300进行控制系统设计的思路。试验证明,利用MP2300作为晶圆传输机械手的运动控制器,开发周期短,机械手运行稳定,控制精度高,完全满足机械手运动控制器的要求。     

IMAC400在双臂晶圆传输机械手控制系统中的应用

本文介绍了国内晶圆传输机械手的发展现状和泰道公司的多轴控制器IMAC400的特点,并以R-θ型双臂晶圆传输机械手为例,讲解了利用IMAC400进行控制系统设计的思路。试验证明,利用IMAC400作为晶圆传输机械手的运动控制器,开发周期短,机械手运行稳定,控制精度高,完全满足机械手运动控制器的要求。     

位置伺服系统的闭环离散学习控制

针对位置伺服系统的干摩擦,齿轮间隙等非线性影响,提出了一种闭环离散学习控制方法,给出了该方法的控制结构及收敛性条件,将该方法应用于一种双拇指型机械手的单关节位置控制,设计了基于８０９８单片机的机械手位置伺服系统闭环离散学习控制器。实验结果表明,在经过数次迭代学习后,闭环离散学习控制可使位置伺服系统达到良好的控制性能。     

BP神经网络整定的PID在机器人轨迹跟踪中的应用

充分利用BP神经网络能够逼近任意非线性系统的优点,将BP网络和PID控制相结合,解决了多关节机器人的运动轨迹跟踪问题.采用这种方法,可以在线实时调整PID控制器的参数,使其达到最优状态,克服了完全依靠经验离线调整PID参数的缺点,使系统具有更好的鲁棒性和自适应性,其输出也可以通过在线调整达到预期的控制精度.仿真实验证实了该控制策略的正确性和有效性.     

采用计算智能和滑模控制相融合的轮式驱动电动车牵引控制系统

设计了基于滑模变结构和计算智能融合控制的轮式驱动电动车牵引控制系统。该方案由基于计算智能的控制器迭代形成控制信号,采用滑模控制来训练控制器的参数调整率。研究结果表明,控制器不仅保证了被控系统的运动状态能跟踪理想的运动轨迹,消除了常规滑模控制中存在的颤振现象,而且加强了控制器对系统不确定参数的适应性,从根本上提高了牵引控制系统的鲁棒性。     

基于交替联合迭代的关节电机滑模控制参数整定方法

机器人关节电机的控制器参数整定是实现系统良好控制性能的前提。提出了一种基于交替联合迭代的关节电机滑模控制器参数整定方法。设计了永磁同步关节电机的电磁参数,并设计了PID电流环控制器和滑模速度环控制器结合的滑模-PID控制器。利用工程整定方法初步整定滑模速度环控制器的参数;增设冗余PID速度环控制器,对其参数进行整定,以冗余PID速度环控制器和滑模速度环控制器作用于系统时的输出转速为迭代变量,交替选择速度环控制器参数进行联合迭代,完成滑模速度环控制器参数的整定。利用MATLAB/Simulink软件对系统进行仿真,证明方法具有较高的整定效率,可使关节电机控制系统获得良好的控制性能。     

基于轨迹测量与人机映射的六自由度机械臂运动追踪模型

本研究提出了一种基于六自由度机械臂的遥操作人机系统,旨在设计一种不依赖穿戴设备且直观易用的操控方式。该系统使用KinectV1摄像头及UR3机械臂,以Microsoft骨骼识别库作为基本的人体姿态识别方法,通过人体手臂与机械臂关节的映射,实现机械臂实时追踪人体手臂动作的任务。同时,采用非线性模型预测控制(NMPC)算法对机械臂运动控制进行优化,并设定模糊规则来实现NMPC参数的自适应调整。实验结果表明,在NMPC的优化作用下,机械臂在x及z两个平动方向的平均位移误差和3个转动方向的平均旋转误差以及关节角变化量平均误差都有了显著的降低。测试结果也表明,机械臂整体动作跟随效果良好,验证了本文提出的映射规则和运动学模型的准确性,以及模糊NMPC控制器的有效性。     

基于轮式机器人电机运动控制的轨迹推演模型

机器人技术的发展步伐在加入仿真环节之后得到了进一步提速。根据LabVIEW提供的应用场景和电机控制模型,设计了一种具有轨迹推演效果的算法模型。该模型依据轮式小车的左右轮电机速度,计算小车在应用场景的速度,然后通过世界坐标系的轨迹坐标来反映小车在应用场景的位置变化。该模型可以通过检测世界坐标系的轨迹变化,判断电机控制的效果,达到测试轮式机器人控制系统的目的。     

基于自适应模糊滑模控制的机器人轨迹跟踪算法

针对控制参数的不确定性以及存在未知外部扰动情况下移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于光滑非线性饱和函数的自适应模糊滑模轨迹跟踪控制算法。通过建立不确定非线性移动机器人运动控制模型,利用自适应模糊逻辑系统构建自适应模糊滑模控制器。为了增强轨迹跟踪控制算法对随机不确定外部扰动适应能力的同时削弱滑模控制算法中的输入抖振现象,利用有界输入有界输出(BIBO)稳定的方法,通过带有自适应调节算法的模糊系统对滑模控制律中非线性函数项进行自适应逼近,并设计了模糊系统中可调参数的自适应控制律,保证了控制系统的稳定与收敛。实验结果表明,所设计的控制器对系统参数不确定性和外界扰动均具有较强的轨迹跟踪性能和鲁棒性。与传统的滑模控制算法相比,该算法不仅能有效减小输入抖振而且轨迹跟踪控制精度提高了18.89%。     

护士机器人的系统设计及机构参数仿真优化

针对自理困难的家居老人和病人的需要,设计了一款护士机器人。该机器人移动平台和机械系统的控制系统采用基于工控机的运动控制方案。运用三维设计软件SolidWorks对该机器人的机械系统进行了三维建模、装配以及干涉检查。分别以操作手的拇指转动角速度和大臂轴输出转矩最大值的最小化为优化目标,利用ADAMS软件对机器人操作手机构和手臂机构进行了运动参数仿真优化。结果表明,优化后的构件尺寸极大地改善了护士机器人的机械性能。     

基于Backstepping时变反馈和PID控制的移动机器人实时轨迹跟踪控制

根据机器人的运动学模型，采用分层控制的思想将移动机器人的轨迹跟踪控制分为两部分：轨迹跟踪控制器和机器人速度PID控制器。基于Backstepping时变状态反馈方法和Lyapunov理论，引入具有双曲正切特性的虚拟反馈量，提出一种移动机器人全局轨迹跟踪算法：采用PID速度控制器以满足机器人驱动电机实时调速要求。考虑到机器人的动力学约束，引入受限策略以保证其运动平滑。在基于DSP的两轮驱动移动机器人上对算法进行了实时轨迹跟踪试验，取得了满意的控制效果。     

连续型结肠镜机器人多电机控制系统设计

连续型结肠镜机器人在结构上分为5节,每节各具有2个自由度,分别由2个直流伺服电机实现.在分析了连续型结肠镜机器人机械结构的基础上,设计了采用两级分布式结构的控制系统,其上层结构为PC机,采用由VC ++6.0与OPGL联合开发的基于Windows平台的软件系统;下层结构由基于DSP芯片的电机运动控制器和以LMD 18200为核心的电机驱动器组成;上、下层结构之间通过CAN总线进行通讯.最后进行了原理样机弯曲实验,以验证了控制系统的可行性.     

基于摩擦模型的机器人力/位安全控制方法研究

针对机器人力/位控制应用的安全问题,提出一种基于动力学模型的快速实用机器人碰撞检测算法.首先,设计机器人力/位安全控制方案,建立基于动力学的碰撞检测数学模型;然后,基于静态LuGre摩擦模型辨识和补偿机器人关节摩擦力,设计简化的机器人力/位控制碰撞检测模型;最后,以轻型工业机械臂为实验平台,让机器人执行力/位控制与人类发生碰撞以验证算法的有效性.实验结果表明,提出方法可检测机器人各连杆发生4N·m以上的异常碰撞,能够有效地实现机器人力/位安全控制,具有一定的工程参考价值.     

Iterative learning control for robotic manipulators: A bounded‐error algorithm

This paper presents a model‐based nonlinear iterative learning control (NILC) for nonlinear multiple‐input and multiple‐output mechanical systems of robotic manipulators. An algorithm of a new strategy for the NILC implementation is proposed. This algorithm ensures that trajectory‐tracking errors of the proposed NILC, when implemented, are bounded by a given error norm bound. Both standard and bounded‐error learning control laws with feedback controllers attached are considered. The NILC synthesis is based on a dynamic model of a six degrees of freedom robotic manipulator. The dynamic model includes viscous and Coulomb friction and input generalized torques are bounded. With respect to the bounded‐error and standard learning processes applied to a virtual PUMA 560 robot (Unimation, Inc. Danburry, CT, USA), simulation results are presented in order to verify maximal tracking errors, convergence and applicability of the proposed learning control. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于ControlLogix和Intouch的无轴传动实验平台设计

设计了一种基于ControlLogix5555控制器、1756-M08SE运动控制模块、两个Ultra3000数字伺服驱动器和SERCOS网络的无轴传动伺服系统实验平台,并应用相应的软件设计了控制程序和监控界面。通过试验,验证了无轴传动伺服系统能精确地实现定位控制及多轴协调运动,同时可实现多轴轨迹运动插补控制,且能保证较小的运动误差。     

Adaptive tracking control design of constrained robot systems

Both dynamic state feedback as well as output feedback tracking control designs are presented in this paper for constrained robot systems under parametric uncertainties and external disturbances. The previous studies on tracking control design, not considering the velocity measurements, address only the unconstrained robot design. In contrast, a dynamic output feedback controller based on a linear and reduced-order observer that uses only position measurements is proposed here for the first time to treat the trajectory tracking control problem of constrained robot systems. Both adaptive state feedback control schemes and adaptive output feedback control schemes with a guaranteed H^∞ performance are constructed. It is shown that all the variables of the closed-loop system are bounded and a pre-assigned H^∞ tracking performance is achieved, in the sense that the influence of external disturbance on the tracking motion error can be attenuated to any specified level. Moreover, it is also shown that the motion and force trajectories asymptotically converge to the desired ones as the dynamic model of robot systems is well-known and the external disturbance is neglected. Finally, simulation examples are presented to illustrate the tracking performance of a two-link robotic manipulator with a circular path constraint by the proposed control algorithms. © 1998 John Wiley & Sons, Ltd.